目标：拟合逻辑回归模型的参数
通过定义用来拟合参数的优化目标，即：代价函数
但是将代入得到的代价函数是一个非凸函数(non-convexfunction)。
Cost()函数特点：
当实际的 𝑦 = 1 且也为 1 时误差为 0
当 𝑦 = 1 但
当实际的 𝑦 = 0 且
当𝑦 = 0 但
可以证明：我们所选的代价函数是凸函数，并且没有局部最优值。
得到代价函数之后，进行特征缩放，再使用梯度下降算法。
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本文标题：ml-代价函数
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